前言 前阵子,公司的hadoop从hadoop1.02升级到hadoop2.4.1,记录下升级的步骤和遇到的问题,和大家分享,希望别人可以少走一些弯路 技术选型 当前使用版本:     apache hadoop 1.0.2      hive 0.10  升级目标版本     Apache hadoop 2.4.1     Hive 0.13 升级风险点 Hdfs的升级Hadoop升级最主要是hdfs的升级,hdfs的升级是否成功,才是升级的关键,如果升级出现数据丢失,则其他升级就变的毫无意义

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

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SharePoint 2010 升级到2013时间 为了确保用户可以连接,但无法改变升级数据 我总结的步骤 红色请注意它们的含义. 步骤1:连接到SQL DBS 上的SharePoint 2010数据库的内容. 步骤2:设置SharePoint内容数据库的仅仅读状态为True. 步骤3:把SharePoint 2010内容数据库备份文件恢复到SharePoint 2013场. 步骤4:SharePoint内容数据库的仅仅读状态设置为False(读写). 步骤5:分离SharePoint 2010

使用PHP文件锁写一个多个请求同时并发写入一个文件,要求不脏读.数据不丢失. //并发文件操作 function filehandle($filename,$data){ $start = 0; $end = 3000; if(!file_exists($filename)){ return "文件不存在"; } if(!is_string($data)){ return "写入内容只能为字符串类型"; } if($fp = fopen($filename,'a')

简介: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务瘫痪,虚拟机无法使用,故障环境为Windows Server 2012服务器,系统中部署了Hyper-V虚拟机环境,虚拟机的硬盘文件和配置文件放在朝阳区某托管中心托管的DELL MD3200存储中(注:硬盘600G*4,4T*1).MD3200存储是由4块600G硬盘组成的阵列,用作存储虚拟机的数据文件.单块4T硬盘用作虚拟机数据文件的备份.故障: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务

大数据的时代已经来了,信息的爆炸式增长使得越来越多的行业面临这大量数据需要存储和分析的挑战.Hadoop作为一个开源的分布式并行处理平台,以其高拓展.高效率.高可靠等优点越来越受到欢迎.这同时也带动了hadoop商业版的发行.这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容. 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等.虽然发行方不同,但在平台架构上相似,这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍. 1.大快Dkhadoop,可以说是

因篇幅过长,故分为两节,上节主要说明hadoop运行环境和必须的基础软件,包括VMware虚拟机软件的说明安装.Xmanager5管理软件以及CentOS操作系统的安装和基本网络配置.具体请参看: [HADOOP]| 环境搭建:从零开始搭建hadoop大数据平台(单机/伪分布式)-上 6. Linux节点配置 设置主机名:根据规划修改主机名,执行hostnamectl set-hostname hdoop1,修改主机名并写入配置文件,使用hostname查看当前生效的主机名. 关闭防火墙:使用s

Hadoop大数据部署 一. 系统环境配置: 1. 关闭防火墙,selinux 关闭防火墙: systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 设置selinux为disable # cat /etc/selinux/config SELINUX=disabled 2. 配置ntp时间服务器 # yum -y install ntpdate # crontab -l */5 * * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

摘要: hadoop是什么?hadoop是如何发展起来的?怎样才能正确安装hadoop环境? 这些天,有很多人咨询我大数据相关的一些信息,觉得大数据再未来会是一个朝阳行业,希望能尽早学会.入行,借这个机会,我决定写一下关于大数据的知识和我这些年的感悟. 我写这个博客目的就是为了帮助新人快速进入大数据行业,市面上有很多类似的书籍都是重理论少实践,特别缺少一线企业实践经验的传授,而这个课程会让您少走弯路.快速入门和实践,让您再最短时间内达到一个一线企业大数据工程师的能力标准,因为在课程整理和实践安排

在store.js中 export default new vuex.Store({ // 首先声明一个状态 state state:{ pcid: '', postList: [], } //更新状态 mutations:{ changepcId(state, _pcid){ state.pcid = _pcid; }, changepostList(state, _postList){ state.postList = _postList; Cookies.set('postList', _

学习慕课网的视频:Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇http://www.imooc.com/learn/391 一.第一章 #,Hadoop的两大核心:     #,HDFS,分布式文件系统,存储海量的数据:     #,MapReduce,并行计算框架,实现任务分解和调度: #,Hadoop的优势有哪些呢?     #,高扩张:     #,低成本,不依赖于高端硬件,只要普通pc就可以了,使用软件的容错就可以保证系统的可靠性:     #,有成熟的生态圈,主要是依赖于开源的力量,比如

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

广义上来说,Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统, 它也具有很多现代数据仓库的特征,也被企业所广泛使用.因为MPP架构的可扩展性,基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品. 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同.针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不经相同.用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品.  数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较 特性 Hadoop Data Warehouse 计算节点数 可到数千个 一般在

定义 问题开始之前先解释下流处理中的一些概念: At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次) At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多) Exactly once - 每条数据只会被处理一次(没有数据会丢失,并且没有数据会被多次处理) High Level API   如果不做容错,将会带来数据丢失因为receiver一直在接收数据,在其没有处理的时候(已通知zk数据接收到),executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭